Да, утверждение верно.

Давайте подробно разберем, почему это так.

• Обучение с учителем: Это подход в машинном обучении, при котором модели обучаются на размеченных данных. То есть, у нас есть набор входных данных и соответствующих им выходных значений. Модель учится на этих примерах, чтобы предсказывать выходные значения для новых, неизвестных данных.
• Метод коррекции с обратной передачей сигнала ошибки: Этот метод, также известный как метод обратного распространения ошибки (backpropagation), является основным алгоритмом, используемым для обучения многослойных нейронных сетей. Он работает следующим образом:
1. Сначала происходит прямое распространение (forward propagation), где входные данные проходят через сеть, и на выходе получается предсказание.
2. Затем вычисляется ошибка, которая представляет собой разницу между предсказанным значением и истинным значением (размеченным выходом).
3. После этого ошибка передается обратно через сеть (backward propagation), и на основе этой ошибки обновляются веса нейронов, чтобы минимизировать ошибку в будущем.
• Связь с обучением с учителем: Поскольку метод обратной передачи использует размеченные данные (входные данные и соответствующие выходные значения) для корректировки весов нейронной сети, он относится к классу алгоритмов обучения с учителем.

Таким образом, метод коррекции с обратной передачей сигнала ошибки действительно является частью обучения с учителем, и утверждение верно.